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国外学者对昂飞芯片广告的吐槽 看完我也是醉了 已有1人参与
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呵呵，因为最近老板想用昂飞的芯片来搞点东西，于是我就在谷歌上搜索昂飞的信息，听说去年升级了，他的广告做的相当抢眼啊。呵呵，于是让我偶然看到这篇文章，国外学者果然是不怕作死啊，不过，看完我觉得还蛮有道理的啊……于是我把这篇文章简单翻译了一下，欢迎吐槽拍砖。翻译得不准确的地方，请大家自行看原文。 Don’t believe the Affymetrix anti-hype 文章地址 https://liorpachter.wordpress.co ... fymetrix-anti-hype/  第一，作者开始提出一个直观的不足，就是昂飞本身提供的图片质量很差，而且在点击之后也仅能轻微的放大。  第二，在昂飞的宣传中说RNA-seq可能使用RefSeq注释(这个数据库的基因往往只有三个可变剪切)，因此昂飞得出结论：芯片能够提供转录水平的分辨率，而RNA-seq不能。作者认为这一个非常荒谬的结论，理由：RefSeq是一个保守的注释数据库（译者注：NCBI的Refseq注释结果可行度高，但信息不全；而一般RNA-seq的注释使用Ensemble的注释，这个数据库信息更新快且全面），而且RNA-seq同样可以注释到多种数据库里。  第三，下图是昂飞在宣传中特别刻意的提到芯片的噪音更小（众所周知，芯片本身的特别容易受到背景噪音影响）。作者认为这是昂飞公司在宣传中的微妙的投机取巧的诡计，就是这个图的X轴（横坐标）是RPM，RPM是Reads Per Million的缩写，这是一个奇怪又不常用的单位。RNA使用的是RPKM值,是Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads的缩写。作者指出RPKM值才是描述丰度最佳的公式，是一个真实的常用单位。（普及一下：RPKM 中的K，指的是对基因的长度进行矫正，以便基因表达量的定量更准）   RNA-seq以RPM来计算的话，假如一个转录本比较短，即使它的实际表达量和一个长转录本相同，它都呈现比长转录本更少的reads数，因此短转录本呈现的RPM数值才显得更小。作者认为把基于RPM计算的RNA-seq结果和芯片表达量计算的结果两个数值放在一个坐标里，就像苹果和橘子混合在一起比较，这是两个完全不相同的事物，由此造成了它们坐标上的差异。  第四，作者在评价下图时，指出昂飞的宣传中并没有给出RNA-seq实验中“外显子表达”的计算和检测方法。作者一度怀疑这张图也如第三点提到的那样，RNA-seq与芯片的reads数没有采取统一的单位标准，甚至可能忽略了spliced reads或者其他可能的转录本信息。作者对图中呈现的结果提出了直接的质疑。  第五，有很多的不同的研究者通过RNA-seq、芯片单独或联合使用进行了不同的研究，芯片和RNA-seq在某些方面确实有各自一定的优势。而对于疾病的研究而言，他们推荐使用RNA-seq去鉴定与疾病相关的转录本，芯片用于去筛选患者中是否有这些转录本。 第六，有研究者同时利用RNA-seq和芯片去检测同样的样本（而不是像昂飞所谓经典案例中，用RNA-seq去验证芯片检测的样本）。 作者发现两点： 一、芯片和RNA-seq具有很强的相关性； 二、芯片遗漏了很多表达差异的转录本，尤其是低丰度水平的，换个言之，RNA-seq比芯片具有更好的分辨率。  最后，作者认为虽然还没有到完全取消芯片的时候，但是RNA-seq确实在许多方面有它运用的优势，比如等位基因特异性表达，鉴别RNA的编辑、研究非模式生物基因表达等等。  也正是基于以上各种原因，作者认为RNA-seq优于芯片。 所以是NGS好还是芯片好，哪位大神可以帮忙解答一下啊啊啊啊啊 |
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